用户健康与睡眠行为分析数据集UserHealthandSleepBehaviorAnalysisDataset-uttamomchauhan
数据来源：互联网公开数据
标签：健康数据, 睡眠分析, 运动追踪, 行为分析, 健身追踪, 数据可视化, 机器学习, 移动健康
数据概述：
该数据集包含来自Bellabeat公司可穿戴设备的用户活动与睡眠数据，用于深入分析用户的日常活动水平、睡眠模式及相关健康指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年4月12日至5月12日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常可穿戴设备用户数据具有全球通用性。
数据维度：数据集包括用户每日的步数、距离、卡路里消耗、活动时长、睡眠时长等多个维度的数据。具体包括：每日活动数据（TotalSteps, TotalDistance, Calories等），睡眠数据（TotalMinutesAsleep, TotalTimeInBed等）以及活动状态细分（VeryActiveMinutes, LightlyActiveMinutes等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含bellabeat.csv, bellabeat_sleep_clean.csv, daily_Aativity.csv三个文件，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于Bellabeat公司的用户活动数据，并已进行标准化处理，方便进行数据分析。
该数据集适合用于健康行为研究、睡眠模式分析、运动与健康关系研究以及可穿戴设备数据分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于健康科学、行为科学、数据科学等领域的学术研究，如睡眠质量评估、活动水平与健康指标关联分析、用户行为模式研究。
行业应用：可以为健康管理、健身追踪、健康保险等行业提供数据支持，尤其是在个性化健康建议、风险评估、用户行为预测等方面。
决策支持：支持健康管理平台和可穿戴设备制造商进行产品优化、用户体验提升和市场策略制定。
教育和培训：作为数据科学、健康管理、行为分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能，深入理解用户行为模式。
此数据集特别适合用于探索用户日常活动和睡眠习惯之间的关系，以及这些行为对健康状况的影响，帮助用户实现健康管理目标，提升健康生活质量。
